简介

本文提出了轻量化多模态大模型LLaVA-MoD，通过集成稀疏专家混合（MoE）架构来优化小模型的网络结构，并设计了Dense-to-Sparse蒸馏框架，结合模仿蒸馏和偏好蒸馏的两阶段策略，实现全面的知识迁移。该方案仅使用0.3%的数据和23%的激活参数，即可使2B的小模型的综合性能超过7B的大模型8.8%，并在幻觉检测任务中超越教师模型。

我们的研究思路与Deepseek-R1相似，均聚焦于Dense与Sparse MoE之间的知识蒸馏架构，但LLaVA-MoD在此基础上创新性地采用了逆向路径（Dense-to-Sparse），使参数效率提高了3.2倍，训练数据消耗减少了99.7%。该方法在动态平衡模型效率与表达能力的同时，为智能终端、边缘计算等应用场景提供了高性价比的解决方案，相关代码已开源。

题目：LLaVA-MoD: Making LLaVA Tiny via MoE Knowledge Distillation

机构：阿里巴巴、港中文

Paper：https://openreview.net/pdf?id=uWtLOy35WD

Code：https://github.com/shufangxun/LLaVA-MoD

引言

多模态大型语言模型（MLLM）通过将视觉编码器整合入大型语言模型（LLM）中，在多模态任务上取得了显著成效。然而，这些大型模型由于其庞大的规模和广泛的训练数据，面临着重大的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT的最大版本利用Qwen-1.5-110B为基础，在128个H800 GPU上训练了18小时。此外，庞大的参数需求需要高性能硬件支持，导致推理速度缓慢，这使得在现实世界中，特别是在移动设备上进行部署变得更加困难。因此，探索一种在性能与效率之间实现平衡的小型多模态语言模型（s-MLLM）成为当前的重要研究课题。

s-MLLM的研究主要集中在数据收集和过滤机制上，以确保训练数据的高质量。尽管这些方法有效，但本质上限制了模型的容量。随着开源MLLM的增多，利用大型MLLM（l-MLLM）作为教师通过蒸馏其丰富的知识到s-MLLM，成为一种可行的研究方向。然而，在MLLM中实施知识蒸馏是一项全新的尝试。本文将重点关注两个主要挑战：首先，如何设计一个轻量级架构，以保持强大的学习和表达能力，从而使学生模型能够有效吸收教师模型中的复杂知识；其次，如何高效且全面地将这种知识从教师模型转移到学生模型。

方案

本文提出了 LLaVA-MoD，通过混合专家（MoE）和知识蒸馏（KD）来应对这些挑战，包括两个主要组成部分：

1. s-MLLM架构设计：如图1所示，设计了一个稀疏的s-MLLM以平衡性能和参数，能够高效学习多样性复杂知识。
2. 蒸馏机制：如图2所示，设计了一个渐进式蒸馏框架，用于将知识从l-MLLM传递给稀疏的s-MLLM，包含两个阶段：模仿蒸馏和偏好蒸馏。

稀疏架构设计

如图1所示，s-MLLM包含三个主要组件：视觉编码器（Vision Encoder）、大型语言模型（LLM）和视觉语言适配器（VL Adaptor）。构建s-MLLM的原则是保持Vision Encoder和VL Adaptor不变，同时引入混合专家（MoE）架构，将LLM从稠密型转化为稀疏型。具体而言，我们通过稀疏升采样（sparse upcycling）将多个前馈网络（FFN）复制为专家模块。此外，增加了一个线性层作为路由器，以动态预测专家分配的概率，从而激活合适的专家。在训练和推理阶段，专家模块能够以动态和稀疏的方式被激活，从而在增加模型容量的同时实现高效的训练和推理过程。

渐进式蒸馏

渐进蒸馏包括两个不同的阶段，如图2，即模拟蒸馏和偏好蒸馏。在模仿蒸馏阶段，学生MLLM 模拟教师MLLM 的通用和专家知识。在偏好蒸馏阶段，学生MLLM基于教师MLLM的偏好知识，以进一步优化其输出并减少幻觉。

模仿蒸馏

由于教师MLLM的知识丰富且复杂，学生MLLM难以一步掌握，因此我们将知识分解为通用知识和专业知识，分别进行密集到密集蒸馏和密集到稀疏蒸馏，以将这两个方面的知识传递给学生MLLM。

• 密集到密集蒸馏：在这一阶段，核心目标是学习教师MLLM的通用知识。通用知识至关重要，因为它为多个领域提供了广泛的基础和共同理解，使学生MLLM能够建立适用于多种场景的基本框架。这个基础支持学生在进入特定任务之前，拥有更全面和灵活的理解。具体而言，我们利用通用的图像-标题对和对话数据来更新LLM和VL Adaptor。
• 密集到稀疏蒸馏：在这一阶段，通过引入混合专家（MoE）结构，学生MLLM能够针对不同任务和输入选择性地激活最相关的专家，从而在模拟教师的专业知识方面获得显著优势。具体来说，在训练过程中，我们利用多任务数据，采用Top-k路由策略选择专家，仅更新这些专家和VL Adaptor。

偏好蒸馏

在这一阶段，我们基于教师MLLM中的偏好知识，指导学生MLLM生成不仅准确而且合理的响应，这对于减少幻觉至关重要。偏好蒸馏受到离散描述偏好优化（DPO）进展的启发，将教师MLLM视为参考模型，发挥关键作用，因为它提供了“好”和“坏”的见解，从而为学生模型建立一个基本参考。具体而言，训练目标是优化学生模型，使其在区分正面和负面响应时，为正面响应分配比教师模型更高的概率，同时为负面响应分配比教师模型更低的概率。

实验结果

我们采用了成熟的”ViT-MLP-LLM”架构来证明LLaVA-MoD的有效性。在模拟蒸馏中，使用2.4M通用captioning和对话样本来学习教师MLLM的通用知识，以及1.4M多任务数据，包括VQA、文档、科学和OCR，以学习教师MLLM的专业知识。在偏好蒸馏中，使用8W偏好样本来学习教师偏好知识。评估benchmark包括多模态理解、推理和幻觉。

• 多模态理解和推理：表21表明，LLaVA-MoD在以理解为导向的基准测试上表现出色。在2B规模和1B规模的模型中，它分别取得了最先进的平均结果。

• 幻觉消除：如表2所示，LLaVA-MoD在减轻幻觉方面表现出色，甚至超过了其教师模型。这可以归因于两个方面：首先，通过为正响应分配更高的概率，偏好蒸馏鼓励学生模型专注于提供正确和相关的信息。其次，通过为负响应分配较低的概率，偏好蒸馏 discourages错误或不实的信息。利用教师模型作为参考调整响应概率，这种优化使学生模型更准确、可靠地处理幻觉问题，从而超过了教师模型。

结论

本文提出了LLaVA-MoD，用于通过知识蒸馏从l-MLLM中高效训练s-MLLM。该框架解决了MLLM蒸馏的两个关键挑战：使用MoE设计增强s-MLLM架构的效率和表达能力平衡，并实现了一种渐进式知识转移策略。